Criando um relatório t-test típico

Um relatório de Student típico de t-test pode incluir tabelas com Group Statistics e resultados Independent Samples Test. Nas próximas seções, criaremos essas tabelas usando funções do QlikViewt-test aplicadas a dois grupos independentes de amostras, Observation e Comparison. As tabelas correspondentes para essas amostras ficariam assim:

Group Statistics

Independent Sample Test

Carregamento dos dados de exemplo

Faça o seguinte:

1. Criar um novo documento.

2. Selecione Editar Script na barra de ferramentas e insira o seguinte no script:

   Table1:

   crosstable LOAD recno() as ID, * inline [

   Observation|Comparison

   35|2

   40|27

   12|38

   15|31

   21|1

   14|19

   46|1

   10|34

   28|3

   48|1

   16|2

   30|3

   32|2

   48|1

   31|2

   22|1

   12|3

   39|29

   19|37

   25|2 ] (delimiter is '|');

   Neste script de carregamento, recno() é incluído porque crosstable exige três argumentos. Então, recno() simplesmente fornece um argumento extra, neste caso um ID para cada linha. Sem ele, os valores de amostra Comparison não seriam carregados.

3. Salve o script e clique em Executar script para carregar os dados.

Criação da tabela Group Statistics

Faça o seguinte:

1. Adicione uma tabela estática na pasta e selecione Type como uma dimensão.

2. Utilize as seguintes expressões:

   Expressões para adicionar

   Rótulo	Expressão
   N	Count(Value)
   Mean	Avg(Value)
   Standard Deviation	Stdev(Value)
   Standard Error Mean	Sterr(Value)

3. Certifique-se de que Type esteja na parte superior da lista de classificação.

Resultado:

A tabela Group Statistics para essas amostras ficariam assim:

Criação da tabela Two Independent Sample Student's T-test

Faça o seguinte:

1. Adicionar uma tabela à pasta.

2. Adicione a seguinte dimensão calculada como uma dimensão na tabela. =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))

3. Utilize as seguintes expressões:

   Expressões para adicionar

   Rótulo	Expressão
   conf	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_conf(Type, Value),TTest_conf(Type, Value, 0))
   t	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_t(Type, Value),TTest_t(Type, Value, 0))
   df	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_df(Type, Value),TTest_df(Type, Value, 0))
   Sig. (2-tailed)	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sig(Type, Value),TTest_sig(Type, Value, 0))
   Mean Difference	TTest_dif(Type, Value)
   Standard Error Difference	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sterr(Type, Value),TTest_sterr(Type, Value, 0))
   95% Confidence Interval of the Difference (Lower)	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))
   95% Confidence Interval of the Difference (Upper)	if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))

Resultado:

Uma tabela Independent Sample Test para essas amostras ficariam assim: